## ESTIMASI STOK KARBON BIOMASSA PADA EKOSISTEM MANGROVE MENGGUNAKAN DATA SATELIT DI PULAU NUNUKAN KABUPATEN NUNUKAN KALIMANTAN UTARA
(Estimation of Biomass Carbon Stock in Mangrove Ecosystems using Remote Sensing on Nunukan Island Nunukan Regency North Kalimantan)
Marzuki, Nurjannah Nurdin, Inayah Yasir, Supriadi Mashoreng, Muhammad Banda Selamat Departemen Ilmu Kelautan, FIKP UNHAS, Jl. Perintis Kemerdekaan km. 10, Tamalanrea Indah, Makassar 90245 e-mail: marzukisaleh27@gmail.com
Diterima: 20 April 2022; Direvisi:2 April 2023:; Disetujui untuk Dipublikasikan: 21 April 2023

## ABSTRAK
Ekosistem  mangrove  mempunyai  kemampuan  yang  sangat  efektif  dalam  mengurangi  konsentrasi  gas karbon dioksida (CO 2 ) di alam. Estimasi stok karbon dapat dilakukan menggunakan teknologi penginderaan jauh  yang  mengacu  pada  indeks  vegetasi  dari  suatu  area.  Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Maret sampai Desember 2020 di Pulau Nunukan, Kabupaten Nunukan, Kalimantan Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi stok karbon permukaan ( Above Ground Carbon ) di Pulau Nunukan menggunakan citra Landsat-8  dan  pengukuran in  situ .  Pengukuran  nilai  cadangan  karbon  di  lapangan  dengan  menggunakan persamaan  alometrik yang dihitung  berdasarkan jenis vegetasi.  Penggunaan citra Landsat-8 OLI dilakukan setelah pra-processing dengan koreksi geometrik dan radiometrik. Selanjutnya citra Landsat-8 OLI dilakukan klasifikasi unsupervised untuk  menentukan  batas  wilayah  sebaran  mangrove,  lalu  ditransformasi  ke persamaan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Nilai NDVI dengan nilai stok karbon pada setiap titik sampel diuji dengan 3 jenis regresi. Dari 3 jenis uji regresi nilai R 2 tertinggi ditetapkan sebagai persamaan untuk  membangun  model  estimasi  stok  karbon  permukaan.  Dua  jenis  model  estimasi  stok  karbon  yang dibangun, yaitu model yang menggunakan seluruh jenis yang teridentifikasi sebagai sampel, dan model yang hanya menggunakan jenis dominan yang ditemukan pada wilayah kajian. Jenis mangrove yang mendominasi di Pulau Nunukan yaitu Rhizophora apiculata, sehingga jenis tersebut digunakan sebagai sampel dalam model estimasi  stok  karbon  jenis  dominan.  Nilai  R 2 yang  tertinggi  dari  persaaman  regresi  yang  digunakan  untuk mengestimasi  stok  karbon  yaitu  persamaan  regresi  kuadratik.  Sehingga  persamaan  regresi  kuadratik digunakan sebagai dasar model estimasi cadangan karbon. Nilai estimasi stok karbon permukaan (C) yang menggunakan model estimasi stok karbon seluruh jenis adalah  6.401.988,95 ton, sedangkan nilai  estimasi stok karbon untuk model estimasi stok karbon jenis dominan adalah 5.616.404,46 ton.
Kata Kunci: Landsat-8 OLI, mangrove, NDVI, penginderaan jauh, stok karbon

## ABSTRACT
Mangrove ecosystems can be very effective in reducing the concentration of carbon dioxide gas (CO 2 ) in nature. Carbon stock estimation using remote sensing technology refers to the vegetation index of an area. This research was conducted from March to December 2020 on Nunukan Island, Nunukan Regency, North Kalimantan.  This  study  aims  to  estimate  the  Above  Ground  Carbon  on  Nunukan  Island  using  Landsat-8 imagery and in situ measurements. Measurement of the value of carbon stocks in the field using allometric Equations is calculated based on the species of vegetation. The use of Landsat-8 OLI imagery is is conducted after  Pre-processing  of  geometric  and  radiometric  corrections.  Furthermore, the  Landsat-8  OLI  image  is classified  using  unsupervised  method  to  determine  the  boundaries  of  the  mangrove  distribution  area,  then transformed  into  the  equation  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI).  The  NDVI  Values  and  the carbon stock values of each sample point were tested by 3 types of regression. The regression type with the highest R 2 is set as the equation to build a model of the carbon stock estimation. Two types of carbon stock estimation models are built, namely a model that uses all identified species as sample, and a model that only uses the dominant species found in the study area.  The dominant mangrove species on Nunukan Island is Rhizophora apiculata, so this species was used as the sample in the dominant species carbon stock estimation model.  The  highest  R 2 value  of  the  regression  equation  used  to  estimate  carbon  stocks  is  the  quadratic regression equation. Therefore, the quadratic regression equation was used as the basis for the carbon stock estimation model. The estimated value of surface carbon stock (C) using the carbon stock estimation model of all species is 6,401,988.95 ton, while the estimated carbon stock value for the carbon stock estimation model of dominant species is 5,616,404.46 ton.
Keywords: Landsat-8 OLI, mangroves, NDVI, remote sensing, carbon stock

## PENDAHULUAN
Hutan mangrove, padang lamun dan rawa asin berpotensi mengikat CO 2 dari atmosfer yang biasa disebut blue  carbon (McLeod  et  al.,  2011).  Hutan mangrove  memiliki  fungsi  ekologis  yang  sangat penting  bagi  ekosistem  pesisir.  Salah  satu  fungsi ekologisnya yaitu mangrove sebagai penyerap dan penyimpan  karbon  sehingga  dapat  mengurangi peningkatan emisi karbon di alam (Savana, 2019). Kemampuan  mangrove  dalam  menyimpan  karbon lebih  besar  dari  semua  hutan  daratan  pada umumnya.  Hutan  mangrove  tiap  satu  hektarnya dapat  menyimpan  sampai  lima  kali  lipat  lebih banyak  karbon  dibandingkan  hutan  hujan  tropis  di seluruh dunia (Nellemann et al., 2009; Donato et al., 2011; Fitrah, 2019).
Jumlah  karbon  dioksida  (CO 2 )  yang  terus meningkat  di  udara  menjadi  penyebab  utama terjadinya pemanasan global yang berdampak pada terjadinya  perubahan  iklim  dunia.  Perubahan  iklim dan  isu  pemanasan  global  menjadi  pemicu meningkatnya kebutuhan informasi tentang karbon pada saat ini. Peningkatan jumlah karbon dioksida (CO 2 )  di  atmosfer  sebagai  akibat  dari  aktivitas manusia,  baik  itu  secara  langsung  maupun  tidak langsung. Salah satu aktivitas itu adalah pembukaan  lahan  hutan  sehingga  menurunkan luasan  hutan  yang  diketahui  berfungsi  sebagai penyimpan karbon dioksida (CO 2 ). Mangrove dapat menyerap CO 2 dari atmosfer melalui  mekanisme fotosintesis.  CO 2 yang diserap akan disimpan dalam bentuk biomassa atas ( above ground-biomass ), biomassa bawah ( below ground- biomass )  serta  terakumulasi  di  dalam  sedimen (Kauffman et al., 2011). Pengestimasian biomassa dihitung  dengan  menggunakan  metode  estimasi biomassa,  salah  satunya  adalah  dengan  metode alometrik.  Metode  alometrik  ini  dilakukan  dengan cara  mengukur  diameter  batang  pohon  setinggi dada ( diameter at breast height , DBH). Kemudian, DBH  digunakan  sebagai  variabel  bebas  dari persamaan alometrik yang menghubungkan biomassa sebagai variabel terikat. Metode ini telah banyak  diaplikasikan  untuk  estimasi  stok  karbon pada berbagai tipe vegetasi di Indonesia (Hairiah et al.,  2001;  van  Noordwijk  et  al.,  2001;  Roshetko  et al.,  2002;  Irsadi  et  al.,  2017;  Syukri  et  al.,  2018). Provinsi Kalimantan Utara mempunyai garis pantai yang 90%-nya ditumbuhi oleh mangrove (RZWP3K, 2018).  Salah  satu  Kabupaten  yang  terletak  di Provinsi  Kalimantan  Utara  adalah  Kabupaten Nunukan.
Kabupaten Nunukan, yang terletak paling utara di  Provinsi  Kalimantan  Utara,  memiliki  lokasi  yang strategis  karena  berbatasan  langsung  dengan Malaysia.  Kabupaten  ini  memiliki  29  pulau,  salah satu  diantaranya  adalah  Pulau  Nunukan.  Pulau Nunukan  menjadi  pusat  kota  dari  Kabupaten Nunukan,  sehingga  Pulau  Nunukan  memiliki potensi sumber daya alam yang besar. Khususnya yang  terkait  dengan  ekosistem  mangrove  yang tersebar  di  sekeliling  Pulau  Nunukan.  Luas  hutan
mangrove  di  wilayah  Pulau  Nunukan  sebesar 3.165,27  ha,  dengan  71,8%  atau  2.271,79  ha diantaranya berada dalam kondisi masih baik (Beze & Suparjo, 2015).
Terdapat dua cara untuk memperoleh informasi mengenai estimasi stok biomassa karbon yaitu menggunakan pendekatan dengan menghitung  secara  manual  dan  pendekatan dengan teknologi penginderaan jauh. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam proses perhitungan  cadangan  karbon  berguna  untuk menghindari  metode  pengukuran  karbon  secara destruktif  melalui  penebangan  pohon  mangrove. Tetapi  metode  penginderaan  jauh  dalam  kajian cadangan  karbon  masih  jarang  dilakukan  karena memiliki akurasi yang masih rendah. Akurasi yang rendah disebabkan karena teknologi penginderaan jauh  hanya  mampu  merekam  obyek  yang  ada  di permukaan  bumi  sedangkan  analisis  pengukuran karbon  berkaitan  dengan  karbon  yang  disimpan oleh biomassa yang ada di atas permukaan dan di bawah permukaan (Pambudhi, 2014; Husna et al., 2018).
Keunggulan  data  penginderaan  jauh  telah banyak dimanfaatkan untuk mendapatkan parameter biofisik hutan seperti biomassa. Terdapat tiga sensor citra penginderaan jauh yang dapat  dimanfaatkan  dalam  untuk  mengekstraksi data  biofisik  biomassa  yaitu  sensor  optik,  LiDAR, dan Radar. Sensor optik menggunakan pendekatan berbasis spektral sering digunakan untuk penilaian biomassa  (Sharma  et  al.  2013;  Rahadian  2019). Ketersediaan data sensor optik yang melimpah dan tidak  berbayar  sangat  potensial  digunakan  seperti citra Landsat. Oleh karena itu, pendekatan dengan teknologi penginderaan jauh dinilai lebih efisien dan efektif dari segi biaya, waktu dan ketepatan estimasi khususnya  pada  daerah  yang  luas.  Karena keunggulan  inilah  tujuan  penelitian  ini  yaitu membangun  model  untuk  mengestimasi  stok karbon biomassa di Pulau Nunukan menggunakan citra satelit.

## METODE

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Maret sampai Desember 2020 yang meliputi studi literatur, pengambilan data lapangan, pengolahan data dan penyusunan  hasil  penelitian.  Pengambilan  data lapangan  dilaksanakan  pada  bulan  Maret  2020  di Pulau  Nunukan  Kabupaten  Nunukan  Kalimantan Utara.  Lokasi  titik  sampel  dapat  dilihat  pada Gambar  1. Titik  berwarna  hijau  merupakan  lokasi titik sampel untuk mengukur stok karbon secara in situ.  Titik  sampel  ditentukan  sebelum  melakukan kerja lapangan, yang  didasarkan pada kelas-kelas satuan  lahan  yang  diperoleh.  Penentuan  titik sampel  menggunakan  teknik stratified  sampling , dimana sampel diambil dari setiap pembagian yang diperoleh  dari  pendekatan-pendekatan  indeks vegetasi yang digunakan yaitu NDVI.
Gambar 1. Lokasi  penelitian  di  Pulau  Nunukan Kabupaten Nunukan Kalimantan Utara.

## Metode Penelitian

## Pengolahan Citra
Sebelum  dilakukan  pengolahan  citra,  terlebih dahulu  dilakukan  tahapan  pra  pengolahan  citra. Tahap ini terdiri dari koreksi radiometrik dan koreksi geometrik.  Tahapan  pengolahan  data  citra  dalam penelitian  ini  meliputi  komposit band ( layer stacking ), pemotongan citra ( cropping ), interpretasi citra  secara  visual  dan  interpretasi  citra  secara digital.  Proses  komposit band mengacu  pada  nilai Optimum Index Factor (OIF) (Chavez et al., 1982). Nilai  OIF  tertinggi  untuk  menunjukkan  vegetasi mangrove,  pada  Landsat  8  merupakan  gabungan spektrum  elektromagnetik visible ,  NIR,  dan  SWIR (Manoppo et al., 2015). Proses identifikasi sebaran mangrove  digunakan  klasifikasi  tidak  terbimbing ( unsupervised ). Metode klasifikasi tidak terbimbing dilakukan  menggunakan  algoritma Iterative  Self- Organizing  Data  Analysis  Technique (ISODATA) classification (LAPAN, 2015).
Citra satelit yang telah diklasifikasi, selanjutnya ditransformasikan dengan
formula
NDVI
( Normalized Different
Vegetation
Index ) menggunakan  algoritma  NDVI Rouse  et al. (1973) seperti pada Persamaan 1 .
NDVI = ((NIR − R))/((NIR + R)) ........................ (1)
di mana:
NDVI = Normalized Difference Vegetation Index NIR = Nilai reflektansi spektral pada band inframerah dekat
R = Nilai reflektansi spektral pada band merah

## Stok Karbon
Pengumpulan  data  lapangan  berupa  pohon pohon  setinggi  dada  pada  ketinggian  ±  130  cm untuk  kemudian  dihitung  diameter  setinggi  dada ( diameter  at  breast  height /DBH  kadang-kadang disingkat  menjadi  D),  pengamatan  jenis-jenis mangrove  (ρ),  dan  menghitung  jumlah  pohon  di setiap  jenis  mangrove  yang  ditemukan.  Plot  yang digunakan adalah plot persegi empat 10 m x 10 m dengan luas 100 m 2 . Plot tersebut menjadi batasan
pengambilan  data  biomassa,  selanjutnya  data biomassa  dikonversi  menjadi  data  stok  karbon permukaan.  Plot  10  m  x  10  m  menjadi  perwakilan setiap  1 piksel  pada citra Landsat.  Pasangan data diambil untuk tiap kelas-kelas NDVI, pasangan data lapangan digunakan untuk membangun persamaan dengan  statistik  dan  data  lapangan  untuk  uji akurasi.
Pengukuran  dilakukan  pada  daerah  sampel yang  telah  ditentukan,  dengan  asumsi  bahwa daerah  lain  yang  homogen  memiliki  karakteristik yang sama dengan daerah sampel. Sehingga data lapangan  yang  diperoleh  diasumsikan  telah mewakili karakateristik wilayah yang telah dikelompokkan sebelumnya.

## Persentase Tutupan Kanopi
Metode  yang  digunakan  dalam  menentukan persentase tutupan kanopi adalah metode hemispherical  photography .  Pengambilan  tutupan kanopinya  menggunakan  kamera.  Pengambilan gambar tutupan kanopi pohon  dilakukan  pada plot sampel  mangrove  terdiri  dari  4-9  titik  agar  hasil gambar dapat mewakili kondisi vegetasi dalam satu plot sampel (Dharmawan  & Pramudji, 2017). Hasil foto hemispherical kemudian dianalisis menggunakan  software  ImageJ  untuk  mengetahui persen  tutupan  kanopi  pohon  (Dharmawan  & Pramudji, 2017).

## Tipe Sedimen
Cara  untuk  mengetahui  tipe  sedimen  dari komunitas  mangrove  tersebut  dilakukan  dengan cara  visual  dimana  analisis  visual  ini  dengan mengambil  sedimen  dengan  tangan  kemudian diidentifikasi  warna,  tekstur  dan  bau  dari  sampel sedimen, kemudian dikategorikan apakah termasuk dalam  kategori  pasir,  lumpur  atau  campuran  pasir dan lumpur (Rahmawati et al., 2014).

## Analisis Data

## Pengolahan Citra
Analisis  pengolahan  citra  yang  dilakukan setelah  proses  pengumpulan  data  lapangan  perlu dilakukan agar dapat mengoreksi dan memperbaiki hasil klasifikasi yang salah. Oleh karena itu, proses reklasifikasi dilakukan berdasarkan hasil pengamatan lapangan. Tutupan lahan mangrove di citra  namun  di  lapangan  bukan  tutupan  lahan mangrove,  perlu  dikoreksi  agar  luasan  mangrove yang  dihasilkan  sesuai  dengan  kenyataan  di lapangan. Hasil reklasifikasi nantinya akan dilakukan  proses masking yang  membatasi  hanya wilayah  vegetasi  mangrovenya  saja.  Sehingga perhitungan  stok  karbon  dibatasi  pada  wilayah vegetasi mangrove saja.

## Perhitungan Biomassa dan Stok Karbon Pohon
Perhitungan  biomassa  dilakukan  setelah memperoleh  hasil  reklasifikasi  citra.  Penentuan biomassa  mangrove  menggunakan  data  lapangan hasil  pengukuran  lingkar  batang  pohon  yang dikonversi  menjadi  diameter  pohon,  kemudian dimasukkan  ke  dalam  persamaan  alometrik  untuk masing-masing jenis sehingga diperoleh biomassa plot. Data analisis vegetasi kemudian dikuantifikasi menggunakan persamaan alometrik dengan pendekatan  jenis  ( Tabel  1 ).  Pada  beberapa persamaan  alometrik  yang  digunakan  beberapa memerlukan nilai berat jenis tumpbuhan. Sehingga beberapa  berat  jenis  ( ρ)  mangrove  yang  dapat digunakan pada persamaan alometrik dapat dilihat pada Tabel 2 (Simpson, 1996).
Data biomassa plot tersebut dikalikan dengan 0,47  untuk  mendapatkan  estimasi  stok  karbonnya pada setiap plot (BSN, 2011). Persamaan 2 .
𝐶  =  𝐵𝑖𝑜𝑚𝑎𝑠𝑠𝑎 𝑥 0,47 ......................................... (2)

## Analisis Regresi
Analisis korelasi dilakukan sebelum menggunakan persamaan regresi. Analisis korelasi digunakan  untuk  mengukur  keeratan  hubungan antar  variabel.  Analisis  korelasi  menggunakan metode Pearson.  Analisis regresi digunakan untuk mengukur  seberapa  besar  variabel  bebas  mampu menjelaskan variabel terikat, dimana pada penelitian ini terdapat tiga perlakuan untuk analisis regresi  linear  sederhana  yang  dilakukan  yaitu:
hubungan  antara  karbon  dengan  nilai  indeks vegetasi  (NDVI);  hubungan  antara  karbon  dengan persentase  tutupan  kanopi;  dan  hubungan  antara persentase  kanopi  dengan  nilai  indeks  vegetasi (NDVI).
Model  untuk  mengestimasi  stok  karbon menggunakan  persamaan  regresi.  Persamaan regresi  yang  digunakan  sebagai  dasar  model estimasi  stok  karbon  permukaan  yaitu  persamaan regresi  liniear  dengan Persamaan  3 ,  kuadratik seperti  pada Persamaan 4 ,  dan  exponensial dengan Persamaan 5 .  Dari  ketiga  jenis  regresi tersebut,  persamaan  regresi  yang  menghasilkan nilai  koefisien  determinasi  yang  paling  tinggi dijadikan  sebagai  model  penduga  atau  estimasi stok karbon.
a)  Linear
𝑌  =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋  +  𝑒 ..................................... (3)
b)  Kuadratik
𝑌  =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋  +   𝛽 2 𝑋 2 ................................ (4)
c)  Exponensial
𝑌  =   𝛽 0 𝑒 𝛽1𝑋 ................................................ (5)

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  pada  pengolahan  citra yang telah dilakukan sebelumnya dengan kondisi di lapangan.  Uji  akurasi  dihitung  berdasar  nilai Root Mean Square Error (RMSE) menggunakan Persamaan 6 .
Tabel 1 . Persamaan alometrik beberapa jenis mangrove dari berbagai sumber.
No Jenis Mangrove Persamaan Alometrik 1 Avicennia sp. B = 0,251 ρ (D) 2,46 (Komiyama et al., 2005) 2
Avicennia marina
B = 0,1848 (D) 2,3624 (Dharmawan & Siregar, 2008)
3 Avicennia alba B = 0,079211 (D) 2,470895 (Tue et al., 2014) 4 Ceriops tagal B = 0,251 ρ (D) 2,46 (Komiyama et al., 2005) 5 Lumnitzera littorea B = 0,251 ρ (D) 2,46 (Komiyama et al., 2005) 6 Rhizophora apiculata
B = 0,043 (D) 2,63 (Amira, 2008)
7 Rhizophora mucronata B = 0,1466 (D) 2,3136 (Dharmawan, 2010)
8 Sonneratia alba B = 0,3841(D) 2,101 *ρ (Kauffman & Cole, 2010)
9 Xylocarpus granatum B = 0,1832D 2,21 (Tarlan, 2008) Keterangan: B = Biomassa (kg/m 2 ), ρ = berat jenis tumbuhan (g/cm 3 ) D = diameter setinggi data (cm)
Tabel 2 . Beberapa berat jenis kayu mangrove.
No Jenis Berat jenis kayu (g/cm 3 ) 1. Avicennia officinalis 0,670 2. Avicennia marina 0,661 3. Ceriops tagal 0,803 4. Lumnitzera sp. 0,565 5. Rhizophora apiculata 1,050 6. Rhizophora mucronata 0,867 7. Sonneratia alba 0,780 8. Xylocarpus granatum 0,700
Sumber : (Simpson, 1996).
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝑦𝑖−𝑦𝑖′)2 𝑛 ............................................. (6) di mana:
RMSE  = nilai Root Mean Square error yi = nilai pengukuran yi’ = nilai dugaan n
= jumlah sampel

## Pendugaan Total Stok Karbon
Nilai total hasil estimasi stok karbon permukaan  diperoleh  berdasarkan  hasil  ekstraksi nilai dari model estimasi stok karbon yang dilakukan pada  setiap  pikselnya.  Selanjutnya,  nilai  estimasi stok  karbon  pada  setiap  pikselnya  dijumlahkan secara  keseluruhan  untuk  memperoleh  nilai  total estimasi stok karbon permukaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Citra Landsat-8 OLI
Penelitian  ini  menggunakan  citra  satelit Landsat-8  OLI  dengan  akuisisi  perekaman  pada tanggal  16  Maret  2019  dan  WRS  Path/Row-nya yaitu  117/57.  Pemilihan  citra  didasarkan  pada kualitas citra yang baik, dimana tutupan awan pada citra  sebesar  <10%  dan  kondisi  cuaca  pada  saat perekaman  citra  cukup  baik  dengan  tidak  adanya kabut  di  atmosfer.  Awan  dianggap  sebagai pengganggu  karena  ia  akan  menutupi  sebagian wilayah  dari  citra  satelit  sehingga  mengganggu proses  interpretasi  suatu  citra  satelit.  Kondisi akuisisi  citra  seperti  ini  maka  akan  diperoleh  citra yang memiliki kualitas yang baik.
Citra  Landsat-8  OLI  yang  telah  dilakukan proses pra-processing selanjutnya dilakukan proses komposit band dan cropping citra. Komposit band untuk menunjukkan vegetasi mangrove pada citra  Landsat-8  OLI  yang  mengacu  pada  nilai  OIF dilakukan  komposit band RGB  564  ( false  color ).
Pada  komposit  citra  tersebut  vegetasi  mangrove terlihat  berwarna  merah  gelap,  vegetasi  non mangrove  berwarna  merah  lebih  terang,  perairan dangkal  berwarna  biru  terang  dan  laut  dalam merefleksikan warna sangat gelap (hitam).
Proses identifikasi sebaran mangrove menggunakan klasifikasi tidak terbimbing ( unsupervised ) dengan algoritma isodata . Klasifikasi ini menghasilkan peta satuan lahan yang selanjutnya digunakan untuk membedakan daerah sebaran  vegetasi  mangrove.  Klaster-klaster  yang dihasilkan  oleh  metode isodata selanjutnya dilakukan  proses  reklasifikasi.  Hasil  reklasifikasi citra  seperti  terlihat  pada Gambar  2 ,  merupakan peta kelas penutupan lahan yang digunakan untuk menentukan  batas  wilayah  sebaran  mangrove  di Pulau  Nunukan,  Kalimantan  Utara  yang  ditandai dengan  kelas  penutupan  lahan  mangrove.  Kelas mangrove  tersebut    selanjutnya  ditransformasikan ke persamaan indeks vegetasi NDVI.
Gambar 3. Kerapatan mangrove berdasarkan nilai NDVI.
Transformasi  indeks  vegetasi  NDVI  dilakukan untuk merepresentasikan tingkat kerapatan vegetasi  pada  lokasi  kajian  yaitu  Pulau  Nunukan. Peta kerapatan mangrove seperti pada Gambar 3, diperoleh  dari  hasil overlay antara  hasil  klasifikasi tutupan  lahan  mangrove  dengan  citra  hasil  NDVI. Rentang  nilai  NDVI  pada  daerah  vegetasi mangrove  berkisar  pada  0,008225 –  0,84327. Rentang  data  yang  diperoleh  termasuk  dalam
kisaran  ambang  batas  nilai  NDVI  yang  dihasilkan yaitu  -1  sampai  +1.  Hasil  transformasi  NDVI menunjukkan  bahwa  semakin  berwarna  merah mengindikasikan  rendahnya  nilai  NDVI  dan semakin berwarna hijau mengindikasikan tingginya nilai NDVI.

## Komposisi Jenis Mangrove
Hasil survei lapangan diperoleh beberapa jenis vegetasi  mangrove  yang  dihitung  dalam  plot  100 m 2 .  Jumlah  keseluruhan  plot  yang  diukur  yaitu  15 plot. Jenis mangrove yang teridentifikasi dalam plot hanya  berjumlah  9  jenis  ( Gambar  4 ).  Jenis  yang paling mendominasi pada wilayah kajian yaitu jenis Rhizophora apiculata .
Gambar 4 . Komposisi jenis mangrove.
Komposisi  jenis  vegetasi  mangrove  secara khas  memperlihatkan  adanya  pola  zonasi  pada suatu  wilayah.  Pola  zonasi  vegetasi  mangrove berkaitan erat dengan tipe tanah (lumpur, pasir atau gambut), keterbukaan (terhadap hempasan gelombang), salinitas serta pengaruh pasang surut (Noor et al., 2006). Pola zonasi vegetasi mangrove
umumnya  tumbuh  dalam  empat  zona  yaitu  pada daerah  terbuka,  daerah  tengah,  daerah  yang memiliki sungai berair payau sampai hampir tawar, serta  daerah  ke  arah  daratan  yang  memiliki  air tawar.  Komposisi  jenis  juga  dipengaruhi  oleh karakteristik substrat yang menjadi faktor pembatas terhadap pertumbuhan mangrove. Jenis mangrove Rhizophora dapat tumbuh baik pada substrat yang berlumpur  tebal  sedangkan  jenis Avicennia dan Brugueiera hidup pada substrat lumpur berpasir.

## Analisis Survei Lapangan
Hasil  survei  lapangan  dan  pengolahan  citra yang telah dilakukan diperoleh nilai biomassa, nilai karbon,  persentase  tutupan  kanopi,  jenis  substrat, dan  ekstraksi  nilai  NDVI  pada  setiap  plotnya. Persentase tutupan kanopi yang diperoleh berkisar antara 9,02-89,95% ( Tabel 3 ). Berdasarkan kriteria penutupan  oleh  KepMen  LH  No.  201  Tahun  2004 (KLH,  2004),  kondisi  persentase  tutupan  kanopi tergolong  dalam  kategori  jarang  sampai  padat. Tutupan kanopi terendah (9,02%) ditemukan pada plot 13 ( Tabel 3 ). Jenis yang ditemukan pada  plot tersebut  yaitu Acrostichum sp.  lebih  dominan daripada Rhizophora  apiculata. Tipe  tumbuhan dalam  bentuk  pohon  yang  ada  pada  plot  tersebut tidak  banyak,  sehingga  menyebabkan  persentase tutupan kanopinya rendah.
Pada plot lainnya diperoleh persentase tutupan kanopi  >50%.  Perbedaan  nilai  persentase  tutupan kanopi  diakibatkan  adanya  perbedaan  dominansi jenis  mangrove  dan  kerapatan  pohon  yang menyusun pada plot penelitian. Menurut Pretzsch et al . (2015), umumnya semakin besar luas permukaan  daun,  maka  semakin  rapat  tutupan kanopi.  Luas  permukaan  daun  berbeda  setiap jenisnya,  perbedaan  tersebut  disebabkan  karena setiap  jenis  mangrove  memiliki  karakteristik morfologi berbeda.
Tabel 3. Hasil survei lapangan. Plot Biomassa (toh/ha) Karbon (ton/ha) Kanopi (%) NDVI Substrat 1 209,53 98,48 80,82 0,70458 lumpur berpasir 2 197,36 92,76 89,95 0,70050 lumpur berpasir 3 132,78 62,41 82,53 0,74712 lumpur berpasir 4 221,94 104,31 85,09 0,75217 lumpur berpasir 5 120,22 56,50 65,54 0,54299 lumpur berpasir 6 72,93 34,28 57,04 0,46482 lumpur berpasir 7 105,43 49,55 59,22 0,48338 lumpur berpasir 8 73,38 34,49 54,61 0,36597 pasir berlumpur 9 57,08 26,83 56,66 0,38193 lumpur berpasir 10 62,62 29,43 58,50 0,46446 pasir berlumpur 11 113,05 53,13 84,37 0,65149 lumpur berpasir 12 79,53 37,38 53,72 0,54335 pasir berlumpur 13 10,43 4,90 9,02 0,36129 lumpur berpasir 14 87,76 41,25 45,97 0,45718 lumpur berpasir 15 126,68 59,54 51,51 0,40578 lumpur
0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 J u m la h m a n g ro v e (p o h o n /1 0 0 m 2 ) Plot
Rhizophora mucronata Rhizophora apiculata Sonneratia alba Avicennia marina Avicennia officinalis Avicennia alba Ceriops tagal Lumnitzera littorea Xylocarpus granatum
Umumnya Rhizophora mempunyai  morfologi daun yang lebar, ukuran daun bisa mencapai 11-23 cm  x  5-13  cm  (Noor  et  al.,  2006).  Proses perkembangbiakan jenis Rhizophora yang buahnya sudah  berkecambah  sewaktu  masih  di  pohon induknya  (vivipar).  Saat  lepas  dari  induknya, propagul  yang  dilengkapi  dengan  hipokotil  yang runcing  akan  jatuh  dan  menancap  pada  substrat dekat dari induknya. Jenis Rhizophora juga memiliki struktur perakaran yang rapat (Noor et al., 2006).
Hal  tersebut  yang  menyebabkan  pada  area komunitas Rhizophora memiliki  kerapatan  yang tinggi  sehingga  banyak  ditemukan  persentase tutupan  kanopi  yang  tinggi.  Berbeda  dengan  jenis Avicennia dan Sonneratia, morfologi  daunnya memiliki  ukuran  yang  cenderung  lebih  kecil  dan kerapatannya  juga  lebih  rendah  dibandingkan dengan jenis Rhizophora , sehingga tutupan kanopi yang dihasilkan oleh jenis ini juga cenderung lebih kecil.

## Analisis Regresi

## Hubungan Karbon dengan Nilai NDVI
Besarnya  koefisien  determinasi  menunjukkan bahwa  pengaruh  variabel  bebas  (NDVI)  terhadap nilai  karbon  sebesar  68,6%.  Sisanya  sebesar 31,4%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan  dalam  penelitian  ini.  Grafik  hubungan antara  nilai  karbon  dengan  nilai  NDVI  pada persamaan regresi linear disajikan pada Gambar 5 .
Gambar  5. Regresi  linear  antara  karbon  dengan  NDVI dari citra Landsat-8 OLI.
Nilai  tersebut  tergolong  tidak  terlalu  tinggi karena  nilai  NDVI  hanya  menunjukkan  tingkat kehijauan suatu vegetasi berdasarkan nilai reflektan suatu  citra,  sedangkan  nilai  karbon  menunjukkan besarnya  kandungan  karbon  tegakan  pohon.  Nilai NDVI digambarkan secara dua dimensi, sedangkan nilai  karbon  merupakan  nilai  yang  digambarkan secara tiga dimensi (Rakhmawati, 2012). Perbedaan tersebut menjadi sebab tidak optimalnya nilai R 2 tersebut.
Penelitian mengenai hubungan  antara karbon atau  biomassa  dengan  nilai  NDVI  sudah  banyak dilakukan  (Fitrah,  2019;  Rakhmawati,  2012; Winarso  et  al.,  2015).  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fitrah  (2019)  di  Pulau  Bauluang, Kabupaten  Takalar,  Sulawesi  Selatan,  diperoleh
nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,69 dengan  rentang  nilai  NDVI  antara  0-0,45. Sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rakhmawati  (2012)  di  Kabupaten  Mamuju  Utara, Sulawesi Barat, diperoleh nilai koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  0,609  dengan  rentang nilai NDVI antara 0,24-0,73. Nilai R 2 menunjukkan hubungan antara nilai NDVI dengan nilai biomassa atau karbon permukaan. Nilai R 2 tidak selalu bagus (R2 ≥ 0,8) (Nduru et al ., 2014) untuk semua kondisi vegetasi. NDVI untuk biomassa hanya bagus untuk merepresentasikan  nilai  biomassa  hutan  yang ketinggian  pohonnya  homogen  (Winarso  et  al., 2015).

## Hubungan Karbon dengan Persentase Kanopi
Koefisien  determinasi  menunjukkan  bahwa pengaruh  variabel  bebas  (persentase  kanopi) terhadap  nilai  karbon  sebesar  66,4%  sedangkan sisanya  sebesar  33,6%  dipengaruhi  oleh  variabel lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam  penelitian  ini. Grafik  hubungan  antara  nilai  karbon  dengan persentase  kanopi  dengan  persamaan  regresi linear disajikan pada Gambar 6 .
Nilai  karbon  yang  diperoleh  dari  perhitungan nilai biomassa menggunakan persamaan alometrik setiap  jenisnya.  Dimana  dengan  persamaan alometrik yang digunakan pada penelitian ini hanya menerapkan diameter batang  mangrove dan berat jenis mangrove sebagai nilai penduga.
Gambar  6. Regresi  linear  antara  karbon  dengan persentase kanopi.
Tinggi rendahnya nilai biomassa yang dihasilkan  suatu  ekosistem  mangrove  disebabkan oleh  tingkat  kesuburan  tanah  dan  kerapatan mangrove  yang  terdapat  di  kawasan  tersebut (Dharmawan & Siregar, 2008). Chiraz (2013), juga menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang  erat antara  tinggi  tegakan,  diameter  batang,  cakupan akar dan diameter kanopi. Karena nilai persentase tutupan  kanopi  tergantung  pada  luas  permukaan daun dan kerapatan pohon, maka tinggi rendahnya nilai  karbon  dipengaruhi  oleh  nilai  persentase tutupan kanopi pada suatu kawasan.

## Hubungan Persentase Kanopi dengan NDVI
Besarnya  koefisien  determinasi  menunjukkan bahwa  pengaruh  variabel  bebas  (persentase kanopi)  terhadap  nilai  NDVI  sebesar  70,7%
y = 164,79x - 35,836 r = 0,828 R² = 0,6863 0 20 40 60 80 100 120 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Ka rb o n (to n /h a ) NDVI y = 1,1089x - 16,737 r = 0,815 R² = 0,6639 -20 0 20 40 60 80 100 120 0 50 100 Ka rb o n (to n /h a )
Kanopi (%)
sedangkan  sisanya  sebesar  29,3%  dipengaruhi oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam penelitian  ini.  Grafik  hubungan  antara  persentase kanopi dengan nilai NDVI pada persamaan regresi linear disajikan pada Gambar 7 .
Gambar  7. Regresi  linear  antara  persentase  kanopi dengan NDVI.
Nilai  NDVI  diperoleh  dari  nilai  reflektan  objek yang  diterima  oleh  citra  satelit,  semakin  lebat tutupan kanopi semakin tinggi nilai NDVI. Nilai NDVI akan  semakin  tinggi  di  saat  umur  suatu  pohon bertambah  yang  diiringi  oleh  pertambahan  luas kanopi  dan  bertambahnya  diameter  pohon. Bertambahnya  luas  kanopi  akan  mengakibatkan kandungan  khlorofil  di  area  tersebut  menjadi meningkat. Khlorofil yang semakin tinggi akan akan menyebabkan  meningkatnya  reflektan  spektrum hijau.  Peningkatan  reflektan  spektrum  hijau menyebabkan  nilai  NDVI  di  area  tersebut  juga semakin  tinggi.  Gelombang  elektromagnetik  yang tidak  dapat  menembus  kanopi  sehingga  langsung dipantulkan  dan  diterima  oleh  sensor  satelit. Beberapa  penelitian  serupa  menunjukkan  bahwa keduanya  memiliki  hubungan  yang  tinggi  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hendrawan  et  al. (2018),  untuk  citra  Landsat  8  diperoleh  koefisien korelasi  r=0,82  dan  koefisien  determinasi  R 2 =0,67 sedangkan untuk citra SPOT 6 diperoleh koefisien korelasi r=0,85 dan koefisien determinasi R 2 =0,72.

## Model Estimasi Stok Karbon
Nilai  estimasi  stok  karbon  diperoleh  dari  hasil perhitungan  model  estimasi  stok  karbon.  Model yang  dibangun  diperoleh  dari  persamaan  regresi antara  variabel  terikat  yaitu  nilai  karbon  piksel dengan variabel bebas yaitu nilai NDVI. Nilai karbon piksel diperoleh dari perhitungan nilai biomassa dan karbon  lapangan  yang  hanya  mencakup  area  plot 10m x 10m selanjutnya dikonversi menjadi area plot 30m  x  30m  sesuai  dengan  resolusi  spasial  citra Landsat 8-OLI yaitu 30 meter.
Terdapat dua jenis model estimasi stok karbon yang  dibangun,  yaitu  model  yang  menggunakan seluruh  jenis  yang  teridentifikasi  sebagai  sampel, dan  model  yang  hanya  menggunakan  jenis dominan  yang  ditemukan  pada  wilayah  kajian. Model  yang  menggunakan  seluruh  jenis  sebagai sampel  mengacu  pada  penggunaan  seluruh persamaan alometrik untuk setiap jenis mangrove,
sedangkan  model  yang  menggunakan  jenis dominan  sebagai  sampel  hanya  mengacu  pada persamaan  alometrik  jenis Rhizophora, dengan Rhizophora apiculata sebagai jenis yang mendominasi wilayah kajian.

## Model  Estimasi  Stok  Karbon  Seluruh  Jenis Mangrove
Model  penduga  atau  estimasi  stok  karbon seluruh jenis mangrove yang dibangun, menggunakan persamaan regresi linear, kuadratik, dan eksponensial seperti disajikan pada Tabel 4 . Persamaan  regresi  kuadratik menghasilkan nilai  koefisien  determinasi  yang  paling  tinggi. Koefisien determinasi (R 2 ) yang dihasilkan sebesar 0,7496.  Dari  ketiga  jenis  regresi  tersebut, persamaan  regresi  kuadratik  menghasilkan  nilai koefisien  determinasi  yang  paling  tinggi  sehingga persamaan regresi kuadratik dipilih sebagai model penduga  atau  estimasi  stok  karbon.  Persamaan regresi  kuadratik  digunakan  untuk  mengestimasi stok  karbon  permukaan,  dengan  y  adalah  karbon dan x adalah nilai ekstraksi NDVI. Grafik hubungan antara  nilai  karbon  piksel  dengan  nilai  NDVI  pada model regresi disajikan pada Gambar 8 . Persamaan kuadratik pada Persamaan 7 yang tersaji  pada Tabel  4 ,  yang  digunakan  sebagai model  penduga  atau  estimasi  stok  karbon diterapkan  pada  citra  Landsat-8  OLI.  Data  raster citra  Landsat-8  OLI  yang  telah  ditransformasikan menjadi  citra  NDVI,  kemudian  dikalkulasi  dengan menggunakan raster calculator . Sehingga diperoleh distribusi nilai karbon permukaan yang direpresentasikan  oleh  nilai  piksel.  Berikut  hasil perhitungan estimasi stok karbon permukaan pada setiap  piksel  titik  plot  sampel  seperti  tersaji  pada Tabel 5 .
Tabel 4. Persamaan masing-masing regresi untuk model seluruh jenis. Persamaan Regresi R 2 Linear 𝑌  =  395,95𝑥  −  51,409 ............................ (6) 0,7003 Kuadratik 𝑌  =  370,49𝑥 2 +  81,081𝑥  +  0,6179 ...... (7) 0,7496 Eksponensial 𝑌  =  17,527𝑒 3,7496𝑥 .................................. (8) 0,5139
Gambar  8 .  Hubungan  nilai  karbon  piksel  dengan  nilai NDVI  dengan  metode  persamaan  regresi kuadratik.
y = 0,0058x + 0,766
r = 0,841 R² = 0,7074 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 50 100 ND VI Kanopi (%)
y = 370,49x2 + 81,081x + 0,6179 R² = 0,7496 0 50 100 150 200 250 300 350 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Ka rb o n p ik s e l (to n /h a ) NDVI
Tabel 5. Nilai biomassa perpiksel, karbon perpiksel, dan estimasi stok karbon. Plot NDVI Biomassa perpiksel (ton/ha) Karbon perpiksel (ton/ha) Estimasi stok karbon (ton/ha) 1 0,704577 628,58 295,43 241,67 2 0,700498 592,09 278,28 239,21 3 0,747117 398,34 187,22 268,00 4 0,752172 665,83 312,94 271,21 5 0,542992 360,66 169,51 153,88 6 0,464823 218,80 102,83 118,35 7 0,483382 316,28 148,65 126,38 8 0,365965 220,13 103,46 79,91 9 0,381934 171,25 80,49 85,63 10 0,464463 187,87 88,30 118,20 11 0,651494 339,15 159,40 210,69 12 0,543351 238,60 112,14 154,05 13 0,361292 31,30 14,71 78,27 14 0,457184 263,27 123,74 115,13 15 0,405776 380,04 178,62 94,52
Peta  distribusi  nilai  karbon  permukaan  pada Pulau  Nunukan  disajikan  pada Gambar  9 .    Total nilai  estimasi  stok  karbon  permukaan  yang diperoleh  sebesar  6.401.988,95  ton  C  pada  area mangrove  seluas  3155,85  ha.  Nilai  estimasi  stok karbon  yang  diperoleh  berada  kisaran  0-322,45 ton/ha setiap pikselnya.
Model estimasi stok karbon seluruh jenis yang dibangun belum memberikan hasil yang terbaik, jika dibandingkan  dengan  model  yang  dibangun  oleh Rahadian  (2019),  dalam  mengestimasi  biomassa dan  karbon  mangrove  di  seluruh  Indonesia menggunakan  citra  Landsat-8  yang  diintegrasikan dengan ALOS PALSAR. Nilai koefisien determinasi yang diperoleh sebesar R 2 =0,806 dengan menggunakan persamaan regresi eksponensial.
Gambar 9. Peta sebaran stok karbon permukaan.
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan semua  sampel  dari  keseluruhan  sampel  yang diperoleh di lapangan sebanyak 15 sampel, dimana sampel tersebut juga dipergunakan untuk membangun  model.  Penentuan  titik  uji  akurasi sebaiknya  titik  independen  yang  tidak  digunakan sebagai pembangun model agar hasil uji akurasinya lebih reliabel. Namun pada penelitian ini titik sampel yang  diperoleh  sangat  terbatas  sehingga  penguji akurasinya  masih  menggunakan  titik  yang  sama
untuk  membangun  model.  Nilai  akurasi  ditentukan berdasarkan  besar Root  Mean  Square  Error (RMSE)  antara  hasil  pengukuran  karbon  di lapangan dengan citra. Nilai RMSE hasil pengukuran lapangan dengan estimasi
menggunakan citra dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel  6. RMSE  antara  hasil  pengukuran  karbon  di lapangan  dengan  hasil  estimasi  karbon menggunakan citra satelit. Plot NDVI Karbon (ton/ha) Estimasi karbon (ton/ha) Selisih estimasi karbon dengan karbon 1 0,704577 295,43 241,67 -53,77 2 0,700498 278,28 239,21 -39,07 3 0,747117 187,22 268,00 80,78 4 0,752172 312,94 271,21 -41,73 5 0,542992 169,51 153,88 -15,63 6 0,464823 102,83 118,35 15,52 7 0,483382 148,65 126,38 -22,27 8 0,365965 103,46 79,91 -23,55 9 0,381934 80,49 85,63 5,14 10 0,464463 88,30 118,20 29,90 11 0,651494 159,40 210,69 51,29 12 0,543351 112,14 154,05 41,91 13 0,361292 14,71 78,27 63,56 14 0,457184 123,74 115,13 -8,61 15 0,405776 178,62 94,52 -84,10 Total -0,61 RMSE 45,25

## Model Estimasi Stok Karbon Jenis Dominan
Model penduga atau estimasi stok karbon jenis dominan yang dibangun, menggunakan persamaan regresi  linear,  kuadratik,  dan  eksponensial  ( Tabel 7 ).  Dari  ketiga  jenis  regresi  tersebut,  persamaan regresi  kuadratik  menghasilkan  nilai  koefisien determinasi yang paling tinggi sehingga persamaan regresi  kuadratik  dipilih  sebagai  model  penduga atau estimasi stok karbon.
Tabel 7 .   Persamaan masing-masing regresi untuk jenis dominan. Persamaan Regresi R 2 Linear 𝑌  =  360,42𝑥  −  37,607 ........................... (9) 0,7209 Kuadratik 𝑌  =  478,81𝑥 2 −  23,764𝑥  +  0,5703 ..... (10) 0,7803 Eksponensial 𝑌  = 5,5435𝑒 5,1698𝑥 ............................... (11) 0,6679 Persamaan  regresi  kuadratik menghasilkan nilai  koefisien  determinasi  yang  paling  tinggi. Koefisien determinasi (R 2 ) yang dihasilkan sebesar 0,7803.  Persamaan regresi kuadratik ( Persamaan 10 )  digunakan  untuk  mengestimasi  stok  karbon permukaan, dengan y adalah karbon dan x adalah nilai  ekstraksi  NDVI.  Grafik  hubungan  antara  nilai karbon piksel dengan nilai NDVI pada model regresi disajikan pada Gambar 10 .
Gambar  10. Hubungan  nilai  karbon  piksel  dengan  nilai NDVI  dengan  metode  persamaan  regresi kuadratik.
Perhitungan  nilai  biomassa  dan  karbon  yang hanya mencakup area plot 10m x 10m selanjutnya dikonversi  menjadi  area  plot  30m  x  30m  sesuai dengan resolusi spasial citra Landsat 8-OLI yaitu 30 meter,  sehingga  diperoleh  nilai  biomassa  setiap piksel  dan  nilai  karbon  setiap  pikselnya  ( Tabel  8 ). Sampel  yang  digunakan  untuk  membangun persamaan  model  dalam  regresi  kuadratik adalah sampel  yang  memiliki  jenis  mangrove  yang homogen  yaitu  jenis Rhizophora sp.  Sampel dengan  jenis Rhizophora sp.  tersebut  dipilih  untuk membangun  model  karena  dari  keseluruhan wilayah  kajian,  jenis Rhizophora sp  merupakan jenis  mangrove  yang  mendominasi  wilayah  kajian. Pada  saat  diterapkan  pada  citra  Landsat-8  OLI untuk estimasi cadangan karbon, tetap menggunakan  persamaan  yang  berasal  dari sampel Rhizophora sp,  meskipun  di  daerah  kajian juga terdapat jenis mangrove yang lain.
Persamaan  yang  digunakan  sebagai  model penduga atau estimasi stok karbon diterapkan pada citra Landsat-8 OLI. Data raster citra Landsat-8 OLI yang  telah  ditransformasikan  menjadi  citra  NDVI, kemudian  dikalkulasi  dengan  menggunakan raster calculator .  Sehingga  diperoleh  distribusi  nilai karbon  permukaan  yang  direpresentasikan  oleh nilai piksel. Berikut hasil perhitungan estimasi stok karbon  permukaan  pada  setiap  piksel  titik  plot sampel dari hasil filterisasi sample model ( Tabel 9) .
Tabel 8. Perhitungan biomassa piksel dan karbon piksel.
Plot NDVI Biomassa piksel (ton/ha) Karbon piksel (ton/ha) 1 0,704577 628,58 295,43 2 0,700498 592,09 278,28 3 0,747117 398,34 187,22 4 0,752172 665,83 312,94 5 0,542992 360,66 169,51 6 0,464823 218,80 102,83 7 0,483382 316,28 148,65 8 0,365965 220,13 103,46 9 0,381934 171,25 80,49 10 0,464463 187,87 88,30 11 0,651494 339,15 159,40 12 0,543351 238,60 112,14 13 0,361292 31,30 14,71 14 0,457184 263,27 123,74 15 0,405776 380,04 178,62
Tabel 9. Nilai biomassa perpiksel, karbon perpiksel, dan estimasi stok karbon. Plot NDVI Biomassa perpiksel (ton/ha) Karbon per- piksel (ton/ha) Estimasi stok karbon (ton/ha) 1 0,704577 442,92 208,17 221,52 2 0,700498 592,09 278,28 218,87 3 0,747117 398,34 187,22 250,08 4 0,752172 665,83 312,94 253,59 11 0,651494 339,15 159,40 128,84 13 0,361292 31,30 14,71 92,98 15 0,405776 380,04 178,62 100,96
Gambar 11. Peta sebaran stok karbon permukaa n.
Peta  distribusi  nilai  karbon  permukaan  pada Pulau  Nunukan  disajikan  pada Gambar  11 .  Total nilai  estimasi  stok  karbon  permukaan  yang diperoleh  sebesar  5.616.404,46  ton  C  pada  area mangrove  seluas  3155,85  ha.  Nilai  estimasi  stok karbon yang diperoleh berada kisaran 0-321 ton/ha setiap  pikselnya.  Model  estimasi  stok  karbon jenis dominan  yang  dibangun  menunjukkan  nilai  yang terbaik,  jika  dibandingkan  model  yang  dibangun oleh  Husna  et  al.  (2018),  dalam  mengestimasi cadangan  karbon  hutan  mangrove  di  Tongke- tongke, Sulawesi Selatan. Nilai koefisien determinasi  yang  diperoleh  sebesar  R 2 =0,588  dan R 2 =0,629 dengan menggunakan persamaan regresi  kuadratik.  Pada  penelitian  tersebut  citra satelit  yang  digunakan  yaitu  citra  Landsat  dan ALOS PALSAR, kemudian yang menjadi jenis yang dominan  yaitu Rhizophora sp.  Berdasarkan penelitian  tersebut  dapat  mempertegas  bahwa penggunaan indeks vegetasi (NDVI) dapat dijadikan  acuan  untuk  mengestimasi  stok  karbon mangrove.

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan sampel  sebanyak  8  sampel  yang  tersisa  dari keseluruhan  sampel  yang  diperoleh  di  lapangan, dimana  sebagian  besar  sampel  lain  sudah dipergunakan  untuk  membangun  model.  Nilai akurasi  ditentukan  berdasarkan  besar Root  Mean Square  Error (RMSE)  antara  hasil  pengukuran karbon di lapangan dengan citra.
Perbandingan antara nilai stok karbon dan nilai estimasi  stok  karbon  berdasarkan  model  yang dibangun  diuji  menggunakan  persamaan Root
y = 478,81x2 - 23,764x + 0,5703 R² = 0,7803 0 50 100 150 200 250 300 350 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Ka rb o n p ik s e l (to n /h a ) NDVI
Mean  Square  Error (RMSE).  Nilai  akurasi  yang diperoleh  dari  model  estimasi  stok  karbon  seluruh jenis  yaitu  45,25  ( Tabel  6 )  dan  nilai  akurasi  yang diperoleh  dari  model  estimasi  stok  karbon  jenis dominan yaitu 31,82 ( Tabel 10 ).
Tabel  10. RMSE  antara  hasil  pengukuran  karbon  di lapangan  dengan  hasil  estimasi  karbon menggunakan citra satelit.
Plot NDVI Karbon (ton/ha) Estimasi karbon (ton/ha) Selisih estimasi karbon dengan karbon 5 0,54299 169,51 128,84 40,67 6 0,46482 102,83 92,98 9,86 7 0,48338 148,65 100,96 47,69 8 0,36597 103,46 56,00 47,46 9 0,38193 80,49 61,34 19,15 10 0,46446 88,30 92,82 -4,52 12 0,54335 112,14 129,02 -16,87 14 0,45718 123,74 89,79 33,95 Total 177,38 RMSE 31,82
Hasil dari  perhitungan RMSE tergolong besar karena  nilai  akurasi  yang  didapat  masih  jauh  dari kisaran  0,0-1,0.  Nilai  akurasi  yang  diperoleh mengindikasikan  bahwa  terdapat  nilai  bias  yang besar  pada  model  estimasi  stok  karbon  yang dibangun. Hal tersebut disebabkan karena nilai stok karbon  diperoleh  dari  perhitungan  persamaan alometrik setiap jenis mangrove yang menggunakan diameter batang pohon sebagai nilai penduga sedangkan nilai NDVI hanya menunjukkan tingkat  kehijauan  atau  kerapatan  tajuk  suatu vegetasi  berdasarkan  nilai  reflektan  suatu  citra. Lebih jauh, nilai kerapatan tajuk atau tutupan kanopi dipengaruhi  oleh  luas  permukaan  daun  yang berbeda setiap jenis mangrove.
Nilai total estimasi stok karbon yang dihasilkan dari kedua model yang dibangun mempunyai selisih yang  besar.  Hal  tersebut  disebabkan  karena penggunaan sampel jenis dominan hanya menggunakan  jenis Rhizophora sebagai  nilai penduga  dan  mengabaikan  jenis  lain  yang  ada pada plot sampel. Sehingga terjadinya pengurangan  nilai  karbon  pada  plot  sampel  yang dijadikan nilai penduga. Sedangkan pada penggunaan  sampel  seluruh  jenis  menggunakan semua  jenis  yang  teridentifikasi  sebagai  nilai penduga.
Model  yang  menggunakan  jenis  dominan dibangun  karena  hasil  indeks  vegetasi  (NDVI) belum mampu secara spesifik membedakan setiap jenis  mangrove.  Sehingga  diasumsikan  bahwa seluruh  hasil  NDVI  merupakan  suatu  jenis  yang homogen.  Sampel  yang  digunakan  sebagai  nilai penduga yaitu jenis mangrove yang bertipe pohon, sedangkan  jenis  mangrove  yang  bertipe  semak tidak dijadikan sebagai sampel nilai penduga. Nilai NDVI  yang  hanya  menunjukkan  nilai  kerapatan tajuk  suatu vegetasi  menjadi  sebuah  alasan  untuk membangun model yang hanya menggunakan jenis dominan.  Penggunaan  jenis  dominan  sebagai sampel mengindikasikan bahwa bentuk dan ukuran
daun dari jenis mangrove tersebut lebih merata dan lebih  seragam.  Hal  tersebut  sesuai  dengan pernyataan Winarso et al. (2015), nilai NDVI untuk stok  karbon  hanya  bagus  merepresentasikan  nilai stok  karbon  untuk  hutan  yang  mempunyai  jenis yang homogen.
Nilai  akurasi  dan  koefisien  determinasi  model yang  hanya  menggunakan  jenis  dominan  lebih tinggi dibandingkan dengan model yang menggunakan seluruh jenis. Nilai koefisien determinasi  yang  dihasilkan  dari  kedua  model tersebut  hanya  selisih  3%  dan  nilai  RMSE  yang dihasilkan  dari  keduanya  juga  masih  tergolong besar. Nilai RMSE semakin rendah maka nilai hasil pendugaan semakin akurat.

## Stok Karbon Mangrove di Pulau Nunukan
Perhitungan stok karbon menggunakan model yang  dibangun  diperoleh  total  stok  karbon permukaan  sebesar  6.401.988,95  ton  C  untuk model  estimasi  stok  karbon  yang  menggunakan seluruh jenis dan  5.616.404,46 ton C untuk  model estimasi  stok  karbon  yang  menggunakan  jenis dominan.  Perbedaan  hasil  nilai  stok  karbon  dari kedua  model  yang  digunakan  disebabkan  karena adanya  proses  generalisasi training data  dalam membangun  model  estimasi  stok  karbon  yang menggunakan  jenis  dominan.  Penggunaan  jenis dominan  diasumsikan  bahwa  di  dalam  satu  piksel citra Landsat (30x30 m) didominasi oleh satu jenis saja.  Namun,  ini  berdampak  pada  hasil  yang diperoleh dari model tersebut. Nilai stok karbonnya lebih  rendah  daripada  model  yang  dibangun berdasarkan seluruh jenis. Pembedaan setiap jenis penting dilakukan, karena setiap jenis memiliki sifat dan  karakteristik  yang  berbeda  sehingga  nilai pantulan  spektralnya  juga  berbeda-beda.  Setiap jenis mangrove memiliki kemampuan yang berbeda-beda  dalam  menyerap  dan  menyimpan karbon. Sehingga pada proses estimasi stok karbon menggunakan  data  penginderaan  jauh  perlu memperhatikan  komposisi  jenis  yang  diwakili  oleh satuan resolusi spasial citra.
Pemilihan  model  estimasi  stok  karbon  sangat tergantung  dari  kondisi  vegetasi  mangrove  pada wilayah  yang dikaji  dan  karakteristik  data penginderaan  jauh  yang  ingin  digunakan  baik  dari segi  resolusi  spasial  maupun  spektral.  Model estimasi stok karbon mangrove menggunakan jenis dominan  sebaiknya  digunakan  pada  komposisi jenis mangrove di suatu wilayah hanya didominasi oleh  satu  jenis  saja.  Tetapi  jika  komposisi  jenis mangrove di suatu wilayah itu beragam, sebaiknya model estimasi stok karbon menggunakan seluruh jenis. Karena setiap jenis  mangrove telah memiliki persamaan alometriknya masing-masing.
Dari  segi  data  penginderaan  jauh,  jika  data citra  yang  digunakan  memiliki  resolusi  spasial menengah seperti Landsat maka perlu mempertimbangkan  komposisi  jenis  yang  terdapat di dalam pure pixel mangrove. Sehingga, jika dalam satu  pikselnya  hanya  terdapat  satu  jenis  yang
dominan  maka  sebaiknya  menggunakan  model estimasi  karbon  jenis  dominan,  namun  jika  dalam satu  pikselnya  terdapat  berbagai  jenis  yang mendominasi  maka  sebaiknya  menggunakan meodel  estimasi  stok  karbon  seluruh  jenis.  Tetapi yang  perlu  dipertimbangkan  yaitu  membuat  fraksi- fraksi  komposisi  jenis  mangrove  dalam  setiap pikselnya,  agar  keterwakilan  setiap  jenis  di  dalam satu  piksel  itu  terwakili.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  dilakukan  kedua  model  untuk membandingkan hasilnya dengan penelitian- penelitian lainnya.
Nilai stok karbon mangrove di Pulau Nunukan jika  dibandingkan  dengan  penelitian-penelitian lainnya,  diperoleh  lebih  besar  dari  stok  karbon permukaan  dari  hutan  mangrove  di  Tongke- Tongke, Sulawesi Selatan (Husna et al., 2018), dan hutan  mangrove  di  Pulau  Bauluang,  Sulawesi Selatan  (Fitrah,  2019),  karena  luasan  vegetasi mangrove  di  Pulau  Nunukan  juga  lebih  luas  yaitu sebesar  3.155,85  ha.  Nilai  estimasi  stok  karbon yang diperoleh lebih kecil bila dibandingkan dengan nilai stok karbon mangrove di Indonesia (Rahadian, 2019),  karena  luasan  vegetasi  mangrove  pada penelitian tersebut mencakup pada seluruh wilayah mangrove di Indonesia ( Tabel 11 ).
Tabel 11 . Penelitian estimasi karbon di beberapa wilayah di Indonesia.
No Sumber Luas kajian (ha) Stok karbon permukaan (ton C) 1 Fitrah, (2019) 252,90 66.911,73 2 Husna et al., (2018) 100,56 5.662,85 dan 6.431,46 3 Rahadian (2019) 3.156.744,78 1.817.994.407,02
Perbedaan  nilai  stok  karbon  yang  ditemukan disebabkan karena penggunaan persamaan alometrik  yang  berbeda  (Kauffman  &  Donato, 2012).  Selain  itu,  perbedaan  ukuran  diameter batang  juga  mempengaruhi.  Seiring  dengan pertambahan  waktu,  jenis  penyusun  tegakan  juga akan  tumbuh  yang  berarti  akan  meningkatkan kapasitas  penyimpanan  karbon  pada  tegakan mangrove tersebut. Tinggi rendahnya nilai biomassa  suatu  ekosistem  mangrove  disebabkan tingkat  kesuburan  tanah  dan  kerapatan  mangrove yang terdapat di kawasan  tersebut (Dharmawan & Siregar,  2008).  Informasi  nilai  stok  karbon permukaan yang diperoleh dapat dijadikan landasan blue economy dan investasi ekologi, serta menjadi  bahan  pertimbangan  untuk  pemerintah Kabupaten  Nunukan  maupun  yayasan  pengelolan kawasan hutan mangrove di Pulau Nunukan.

## KESIMPULAN
Pulau  Nunukan,  Kalimantan  Utara  memiliki keanekaragaman  jenis  mangrove  yang  tinggi namun  jenis  mangrove  yang  mendominasi  pada pulau tersebut yaitu Rhizophora apiculata .
Hasil pengolahan citra transformasi NDVI pada citra Landsat-8 OLI menunjukkan tingkat kerapatan mangrove  yang  didominasi  kategori  mangrove rapat.
Terdapat  dua  model  yang  dibangun  untuk mengestimasi  stok  karbon  permukaan  mangrove dan diperoleh nilai estimasi stok karbon permukaan sebesar  6.401.988,95  ton  C  untuk  model  estimasi stok  karbon  seluruh  jenis  dan  5.616.404,46  ton  C untuk model estimasi stok karbon jenis dominan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Puslitbang  Laut,  Pesisir  dan  Pulau-pulau  Kecil LPPM  Universitas  Hasanuddin,  Makassar  yang telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amira, S. (2008). Pendugaan biomassa jenis Rhizophora apiculata BI.  di  hutan  mangrove  Batu  Ampar Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. In Skripsi (Tidak dipublikasikan). Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.  Bogor.
BSN (Badan Standar Nasional). (2011). Pengukuran dan penghitungan  cadangan  karbon –  Pengukuran lapangan untuk penaksiran cadangan karbon hutan (Ground  based  forest  carbon  accounting) (SNI
7724:2011). Badan Standardisasi Nasional. Jakarta.
Beze,  H.  &  Suparjo,  S.  (2015).  Analisa  tutupan  hutan Pulau  Nunukan  Kabupaten  Nunukan  Kalimantan Utara. Jurnal  Digit  (Jurnal  Ilmiah  Digital  of Information  Technology),  5 (1),  1-12.  Diakses  dari: https://jurnaldigit.org/index.php/DIGIT/article/view/ 56.
Chavez,  P.S.,  Berlin,  G.L.  &  Sowers,  L.B.  (1982). Statistical method for selecting Landsat MSS ratios. Journal of Applied Photographic Engineering, 8 (1), 23-30. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.1982.350424.
Chiraz, M.-C. (2013). Growth of young olive trees: Water Requirements  in  relation  to  canopy  and  root development. American Journal of Plant Sciences,
4 (7),
1316-1344. DOI: https://doi.org/10.4236/ajps.2013.47163.
Dharmawan,  I.W.E.  &  Pramudji.  (2017). Panduan pemantauan komunitas mangrove. Edisi 2. CRITC Coremap CTI LIPI.  Jakarta.  54 hlm.
Dharmawan, I.W.S. (2010). Pendugaan biomasa karbon di atas tanah pada tegakan Rhizophora Mucronata di  Ciasem,  Purwakarta. Jurnal  Ilmu  Pertanian Indonesia, 15 (1), 50-56.
Dharmawan, I.W.S. & Siregar, C.A. (2008). Karbon tanah dan  pendugaan  karbon  tegakan Avicennia  marina (Forsk.)  Vierh.  di  ciasem,  Purwakarta. Jurnal penelitian  hutan  dan  konservasi  alam,  5 (4),  317- 328. DOI: https://doi.org/10.20886/jphka.2008.5.4.317-328.
Donato, D.C., Kauffman, J.B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M. & Kanninen, M. (2011). Mangroves among  the most carbon-rich  forests in the  tropics. Nature Geoscience, 4 (5), 293-297. DOI: https://doi.org/10.1038/ngeo1123.
Fitrah,  M.N.  (2019).  Dinamika  perubahan  stok  karbon biomassa pada ekosistem mangrove menggunakan data satelit dan pengukuran karbon
permukaan  di  Pulau  Bauluang.  Tesis  (Tidak diterbitkan). Pengelolaan Lingkungan Hidup. Sekolah  Pascasarjana.  Universitas  Hasanuddin.. Makassar.
Hairiah, K., Sitompul, S.M.,  van Noordwijk, M. & Palm, C. (2001). Methods of sampling for sampling above and  below-ground  organic  pools .  International Centre  for  Research  in  Agroforestry  (ICRAF), Southeast  Asian  Regional  Research  Programme. Bogor. v, 24p.
Hendrawan, H., Gaol, J.L. & Susilo, S.B.  (2018).  Studi kerapatan  dan  perubahan  tutupan  mangrove menggunakan  citra  satelit  di  Pulau  Sebatik Kalimantan  Utara. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 10 (1), 99-109. DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.18595.
Husna, V.N., Siregar V.P., Agus, S.B. & Arifin, T. (2018). Estimasi  cadangan  karbon  biomassa  di  atas permukaan  tanah  pada  mangrove  menggunakan pengindraan  jauh  di  Tongke-Tongke,  Sulawesi Selatan. Journal  of  Natural  Resources  and Environmental  Management,  9 (2),  456-466.  DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.2.456-466.
Irsadi,  A.,  Martuti,  N.KT.  &  Nugraha,  S.B.  (2017). Estimasi  stok  karbon  mangrove  di  Dukuh  Tapak Kelurahan  Tugurejo  Kota  Semarang. Sainteknol: Jurnal Sains dan Teknologi, 15 (2), 119-128.  DOI: - https://doi.org/10.15294/sainteknol.v15i2.12402. Kauffman,  J.B  &  Cole,  T.G.    (2010).  Micronesian mangrove forest structure and tree responses to a severe  typhoon. Wetlands,  30 (2010),  1077-1084. DOI:  https://doi.org/10.1007/s13157-010-0114-y Kauffman, J.B., & Donato, D.C. (2012). Protocols for the measurement, monitoring and reporting of structure, biomass and carbon stocks in mangrove forests . Working Paper 86 CIFOR, Bogor. vii, 40p. Kauffman,  J.B.,  Heider,  C.,  Cole,  T.G.,  Dwire,  K.A.  & Donato,  D.C.  (2011).  Ecosystem  carbon  stocks  of micronesian mangrove forests. Wetlands, 31 (2011), 343-352.
DOI: https://doi.org/10.1007/s13157-011-0148-9. KLH (Kementerian Lingkungan Hidup). (2004). Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Nomor  201 Tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman Penentuan  Kerusakan  Mangrove.  Kementerian Lingkungan Hidup Jakarta.
Komiyama,  A.,  Poungparn,  S.  &  Kato,  S.  (2005). Common  allometric  equations  for  estimating  the tree  weight  of  mangroves. Journal  of  Tropical Ecology,
21 (4), 471-477. DOI: https://doi.org/10.1017/S0266467405002476. LAPAN (Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional).  (2015). Pedoman  pengolahan  data satelit multispektral secara digital supervised untuk klasifikasi. Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh . Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional.
Jakarta. Diakses
dari:
http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebook/ped oman/000_Buku_Pedoman_Klasifikasi_final.pdf. Manoppo,  A.  K.,  Anggraini,  N.,  &  Marini,  Y.  (2015). Identifikasi  Mangrove  Dengan  Metode  Optimum Index Factor (OIF) Pada Data SPOT 6 dan Landsat 8  di  Pulau  Lingayan. Prosiding  Pertemuan  Ilmiah Tahunan  XX  dan  Kongres  VI  Masyarakat  Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN): Perkembangan  Penginderaan  Jauh  di  Indonesia dan Pemanfaatannya untuk Perencanaan Wilayah, Pengelolaan DAS, dan Mitigasi Bencana Alam , 68- 76.  Institut Pertanian Bogor, Darmaga Bogor, 5-6 Feb 2015.
McLeod, E., Chmura, G.L., Bouillon, S., Salm, R., Björk, M., Duarte, C.M., Lovelock, C.E., Schlesinger, W.H. & Silliman, B.R. (2011). A blueprint for blue carbon: Toward  an  improved  understanding  of  the  role  of vegetated  coastal  habitats  in  sequestering  CO2. Frontiers  in  Ecology  and  the  Environment,  9 (10), 552-560. DOI: https://doi.org/10.1890/110004.
Nduru,  R.E.,  Situmorang,  M.  &  Tarigan,  G.  (2014). Analisa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil produksi padi di Deli Serdang. Saintia Matematika, 2 (1), 71-83.
Nellemann,  C.,  Corcoran,  E.,  Duarte,  C.M.,  Vald és,  L., De Young, C., Fonseca, L. & Grimsditch, G. (Eds) (2009). Blue Carbon. A Rapid Response Assessment . United Nations Environment Programme, GRID-Arendal. www.grida.no. ix, 73p. Noor,  Y.R.,  Khazali,  M.  &  Suryadiputra,  I.N.N.  (2006). Pengenalan  mangrove  di  Indonesia .  Cetakan Kedua. Ditjen PHPA-Wetlands International, Indonesia  Programme  (PHPA-WI-IP).    Bogor.  viii, 219hlm.
Pretzsch, H., Biber, P., Uhl, E., Dahlhausen, J., Rötzer, T., Caldentey, J., Koike, T., van Con, T., Chavanne, A., Seifert, T., du Toit, B. Farnden, C. & Pauleit, S. (2015). Crown size and growing space requirement of  common  tree  species  in  urban  centres,  parks, and  forests. Urban  Forestry  and  Urban  Greening, 14 (3), 466-479. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ufug.2015.04.006.
Rahadian,  A.  (2019). Model  spasial  pendugaan biomassa dan karbon mangrove di Indonesia. Tesis
(Tidak diterbitkan).
Prodi Pengelonaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan. Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor.
Rahmawati, S., Irawan, A., Supriyadi, I.H. & Azkab, M.H. (2014).  Panduan monitoring  padang  lamun . Di dalam M. Hutomo & A. Nontji (Ed.). Edisi Pertama. COREMAP-CTI.  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan Indonesia.  Sarana Komunikasi Utama. Bogor. viii, 37hlm.
Rakhmawati,  M.  (2012).  Hubungan  biomassa  penutup lahan  dengan  indeks  vegetasi  di  Kabupaten Mamuju Utara. Globe , 14 (2), 157-169. Roshetko, J.M., Delaney, M., Hairiah, K. & Purnomosidhi, P. (2002). Carbon stocks in Indonesian homegarden systems: Can smallholder systems be targeted  for  increased  carbon  storage?. American Journal  of  Alternative  Agriculture,  17 (3),  138 –148. DOI: https://doi.org/10.1079/AJAA200116.
Savana,  M.S.  (2019). Profil  stok  karbon  di  area ekosistem  mangrove  Pulau  Sangiang,  Banten . Skripsi  (Tidak  diterbitkan).    Ilmu  dan  Teknologi Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan (FPIK). Institut Pertanian Bogor.  Bogor.
Simpson,  W.T.  (1996). Method  to  estimate  dry-kiln schedules  and  species  groupings:  Tropical  and temperate  hardwoods .  Res.  Pap.  FPL –RP–548. Madison.  Forest  Products  Laboratory,  Forest Service. U.S. Department of Agriculture. Washington, DC. USA. 57 p.
Syukri,  M.,  Mashoreng,  S.,  Werorilangi,  S.,  Isyrini,  R., Rastina,  R.,  Faizal,  A.,  Tahir,  A.  &  Gosalam,  S. (2018).  Kajian  stok  karbon  mangrove  di  Bebanga Kabupaten  Mamuju  Sulawesi  Barat. Prosiding Simposium  Nasional  Kelautan  dan  Perikanan, V (2018) 335-342. Diakses dari
https://journal.unhas.ac.id/index.php/proceedingsi mnaskp/article/view/4665.
van Noordwijk, M. Susswein, P.M., Tomich, T.P., Diaw, C. & Vosti, S. (Eds). (2001). L and use practices in
the  humid  tropics  and  introduction  to  ASB benchmark areas . International Centre for Research in Agroforestry (ICRAF). Southeast Asian Regional Research Programme.  Bogor. v, 38p.
Winarso,  G.,  Vetrita,  Y.,  Purwanto,  A.D.,  Anggraini,  N.,
Darmawan,  S.  &  Yuwono,  D.M.  (2015).  Mangrove
above ground biomass estimation using combination of Landsat 8 and ALOS PALSAR data.
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences, 12 (2), 85-96. DOI: https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2015.v12.a2687.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan